Запитання з тегом «covariance»

... припускаючи, що я в змозі інтуїтивно збільшити свої знання про дисперсію ( розуміння "дисперсії" ) або кажучи: це середня відстань значень даних від "середнього" - а оскільки дисперсія знаходиться у квадраті одиниць, беремо квадратний корінь, щоб зберегти одиниці однакові, і це називається стандартним відхиленням. Припустимо, що це багато сформульовано …

207 variance  covariance  intuition 

Які основні відмінності між виконанням аналізу основних компонентів (PCA) на кореляційній матриці та на матриці коваріації? Чи дають вони однакові результати?

153 correlation  pca  covariance  factor-analysis 

Після цього питання, як би ви пояснили коваріацію тому, хто розуміє лише середнє значення? , яке стосується питання пояснення коваріації непростої людині, викликало подібне питання в моїй думці. Як би пояснити неофіту статистики різницю між коваріацією та кореляцією ? Схоже, що обидва посилаються на зміну однієї змінної, пов'язаної назад з …

109 correlation  covariance 

Що таке коваріація простою мовою, і як вона пов'язана із термінами залежність , кореляція та дисперсія-коваріаційна структура стосовно проектів повторних заходів?

92 correlation  repeated-measures  terminology  covariance  independence 

Я бачу, що багато алгоритмів машинного навчання краще працюють із середнім скасуванням та вирівнюванням коваріації. Наприклад, нейронні мережі мають тенденцію до конвергенції швидше, а K-Means, як правило, покращує кластеризацію за допомогою попередньо оброблених функцій. Я не бачу, щоб інтуїція, що стоїть за цими етапами попередньої обробки, призводила до покращення продуктивності. …

61 machine-learning  neural-networks  covariance  normalization 

Я читаю з мого підручника, що не гарантує, що X і Y незалежні. Але якщо вони незалежні, їх коваріація повинна бути 0. Я ще не міг придумати жодного належного прикладу; хтось міг би її надати?cov(X,Y)=0cov(X,Y)=0\text{cov}(X,Y)=0

54 independence  covariance 

Я думаю, що відповідь має бути так, але я все-таки вважаю, що щось невірно. У літературі повинні бути якісь загальні результати, хтось мені може допомогти?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

Мені цікаво природу . Чи може хто-небудь розповісти щось інтуїтивно про "Що говорить про дані?"Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} Редагувати: Дякуємо за відповіді Пройшовши кілька чудових курсів, я хотів би додати кілька балів: Це міра інформації, тобто - кількість інформації вздовж напрямку .xxTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}xxxx Подвійність: Оскільки є позитивно визначеним, тож і , тож вони є …

46 bayesian  maximum-likelihood  covariance  matrix 

Знаменник (неупередженого) оцінювача дисперсії дорівнює n−1n−1n-1 оскільки є nnn спостережень і оцінюється лише один параметр. V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Тим самим я дивуюсь, чому не повинен знаменник коваріації бути n−2n−2n-2 коли оцінюються два параметри? Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

При обчисленні коваріаційної матриці вибірки гарантується тоді отримання симетричної та визначеної позитивної матриці? Наразі моя проблема має вибірку з 4600 векторів спостереження та 24 виміри.

33 sampling  covariance 

Я чув, що часткові кореляції між випадковими змінними можна знайти, перевернувши матрицю коваріації та взявши відповідні комірки з такої результуючої матриці точності (цей факт згадується в http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , але без доказів) . Чому це так?

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

Припустимо, у мене є така модель yi=f(xi,θ)+εiyi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i де yi∈RKyi∈RKy_i\in \mathbb{R}^K , xixix_i - вектор пояснювальних змінних, θθ\theta - параметри нелінійної функції fff і εi∼N(0,Σ)εi∼N(0,Σ)\varepsilon_i\sim N(0,\Sigma) , де ΣΣ\Sigma природно - матриця K×KK×KK\times K Мета звичайна для оцінки θθ\theta і ΣΣ\Sigma . Очевидним вибором є метод максимальної ймовірності. Вхід правдоподібності для …

22 maximum-likelihood  optimization  covariance 

Я маю ряд багатоваріантних спостережень і хотів би оцінити щільність ймовірності для всіх змінних. Передбачається, що дані зазвичай розподіляються. При малій кількості змінних все працює так, як я очікував, але переміщення до більшої кількості призводить до того, що матриця коваріації стає не позитивно визначеною. Я звів проблему в Matlab до: …

21 normal-distribution  multivariate-analysis  covariance 

Мене щойно познайомили (неясно) з короваріацією / кореляцією броун / відстань . Це здається особливо корисним у багатьох нелінійних ситуаціях під час тестування на залежність. Але це, здається, не використовується дуже часто, хоча коваріація / кореляція часто використовується для нелінійних / хаотичних даних. Це мене думає, що можуть бути деякі …

21 correlation  covariance  distance-covariance 

Якщо - випадковий вектор, а A - нерухома матриця, може хтось пояснить, чому c o v [ A Z ] = A c o v [ Z ] A ⊤ .ZZ\mathbf {Z}ААAc o v [A Z ]=A c o v [ Z ] A⊤.cоv[АZ]=Аcоv[Z]А⊤.\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf {Z}]A^\top.

20 covariance